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作者 | 吴怡庭 |
材料表 | NVIDIA Jestson Nano Developer Kit |
如要购买NVIDIA Jetson Nano开发套件请点我!
一、什么是NVIDIA Jetson?
在开始介绍NVIDIA Jetson Nano (194-5741) 前,我们先来了解一下NVIDIA Jetson。
NVIDIA Jetson 是NVIDIA为嵌入式系统设计的人工智能平台,其中除了我们这次要介绍的NVIDIA Jetson Nano 以外,还包含了TK1、TX1、TX2、Xavier NX、AGX Xavier ,这一系列皆使用相同的架构和 SDK,并且都使用NVIDIA开发的Tengra处理器,包含有图形处理器、音效处理器、南北桥芯片和内存控制器等功能。
二、认识NVIDIA Jetson Nano
尺寸只有 70 x 45 mm 大小的 Jetson Nano是Jetson 系列中最小的装置,并且具备了472 GFLOP 的运算能力,能够同时执行多个神经网络(包含TensorFlow,PyTorch,Caffe / Caffe2,Keras,MXNet等),以及同步处理数个高分辨率传感器,而只需耗费 5 到 10 瓦特。
NVIDIA Jetson Nano技术规格:
(内容转载自NVIDIA官方页面:https://www.nvidia.com/zh-tw/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-nano/)
三、Jetson Nano 开发套件实体开箱
外盒依然是以NVIDIA的招牌绿色来做设计,十分显眼。
打开后可以看到装着Jetson Nano的防静电袋。
打开包装,这就是Jetson Nano 开发套件实体的样子啦!
换个角度可以看到最上层的是内建的散热叶片,散热片底下就是核心──Jetson Nano的主板,主板底下则会连接到I/O板。整体是以两块板子组成,方便大家进行开发。
以下是I/O板的规格:
(内容转载自NVIDIA官方页面:https://www.nvidia.com/zh-tw/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-nano/)
Jetson Nano的背面有许多金属凸点,所以使用时千万不要放在金属物品上,不然会导致短路!
NVIDIA也很贴心的提供了能够折成立体支撑架的纸卡,上面印有折法和使用方式的教学步骤。
按照步骤将纸卡折好放进纸盒内,再将Jetson Nano放上去,使用时就不怕会短路啦!
盒内还附有一张入门使用介绍纸卡,可以透过上面的指示插入SD卡和接上屏幕、键盘、鼠标、电源,如需要其他的说明,也可以扫描纸卡上的二维码或是点选下面连结进入网站页面。
https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit
四、Jetson 系列比较
以下为Jetson 系列的规格比较表,大家可以依自己的需求来做选择,而TK1以及TX1现在已经有规格更好的装置可替代,所以表中不列入比较:
(内容转载自NVIDIA官方页面:https://www.nvidia.com/zh-tw/autonomous-machines/embedded-systems/)
相较于TX2、Xavier NX、AGX Xavier高规格且高售价的装置,Jetson Nano可以用较便宜的价格换来一定程度的表现,很适合入门使用或是maker开发、应用在AIoT实作上。
五、效能比较
这边提供官方给出Jetson Nano与其他SBC的效能比较图:
(内容转载自NVIDIA官方论坛:https://devblogs.nvidia.com/jetson-nano-ai-computing/)
由于内存容量有限、网络层不支持或软硬件限制等原因,经常发生DNR(未运行)结果。而Jetson Nano能够执行不同种的神经网络模型,并有着稳定的表现。
也可参考下图Jetson Nano 与Raspberry Pi 3(配备Intel神经运算棒)、Edge TPU 的推论效能比较数据:
(资料来源:NVIDIA)
六、Jetson Nano VS Raspberry Pi 4B
除了上述的装置,现在最常拿来与Jetson Nano比较的莫过于Raspberry Pi 4。话不多说先上图。
外观上可以明显的看出Raspberry Pi 4B板子较小,由于Jetson Nano本身就含有散热叶片,高度高出不少。
让我们来看看它们规格有什么不同:
Jetson Nano 的GPU可用于跑神经网络和训练,若是Raspberry Pi要做AI运算,就需要使用神经运算棒等运算装置来辅助;内存方面虽然两者规格相同,但Raspberry Pi 占用的内存很小,而Jetson Nano 包括内建的Ubuntu系统和GPU都会吃掉不少内存资源;Raspberry Pi的电源耗用较低,一般常见的5V2A就能够正常的使用,Jetson Nano 若使用5V2A电源可能会发生电量供应不足的状况,建议使用5V3A甚至是5V4A的电源;其余WIFI、蓝牙、音频输出等功能Raspberry Pi都有内建,使用起来较为方便,Jetson Nano则需要外接相关设备。
两者相比较下各有优势,无论是价格考虑、操作系统、内建功能,都可以依照个人需求去做选择。
本次介绍到这边先暂时告一个段落,未来我们将会推出更多Jetson Nano相关的文章,有兴趣欢迎关注我们!
看完文章想要使用Jetson Nano实作的朋友可以点此取得Jetson Nano开发套件。
资料来源&相关连结:
Jetson Nano官方页面:https://www.nvidia.com/zh-tw/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-nano/
Jetson Nano wiki:https://elinux.org/Jetson_Nano
Jetson系列官方页面:https://www.nvidia.com/zh-tw/autonomous-machines/embedded-systems/
Jetson 论坛:https://devtalk.nvidia.com/default/board/139/embedded-systems/1
Raspberry Pi 4官方页面:https://www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-4-model-b/specifications/